社会网络分析旅游景区关系探讨(word版)

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2、游景区关系探讨 本文内容：一、数据获取与研究方法本文选取上海市范围内共48个4A级、5A级旅游景点为研究对象, 研究各景点间的旅游流网络特征。并于20_年35月在线上、虹桥火车站、浦东机场发放问卷, 共回收有效问卷452份, 回收率达95.76%。通过对社会网络属性数据进行处理, 使之转化为关系数据。首先, 将问卷调查结果以矩阵形式表达, 其中矩阵“行”代表“个体游客”, “列”代表“A级旅游景点”, 将游客到访过的旅游景点对应单元格标为“1”, 否则为“0”, 由此, 形成了规模为“48452”的二值矩阵。随后, 将该矩阵变换为“4848”的邻接矩阵, 行列均为“上海A级旅游景点”, 记为A

3、1。A1矩阵中的数值表示同时到访该值所对应的（行和列）两个旅游景区的人次。同理将景区等级、时间、区域的属性数据分别转换成“4848”的关系矩阵A2、A3、A4。如表1所示。然后对关系矩阵A1进行进一步的二值化处理。取矩阵的临界值0,178, 即存在无访问关联的景点和有178位游客同时去过的景点。并对关系矩阵进行标准化处理, 对矩阵中大于和等于中值的数值记为“1”, 对小于临界值的数值记为“0”。由此得到了本文所需的用于网络分析的关系数据。二、研究过程及结果在此基础上做QAP相关和回归分析, 模型1包括回归中的控制变量, 模型2包括了区域、等级、时间三个独立变量。在这两种模型中, 调整后的R均为

4、显著, 增加了模型的解释力和可信度。结果显示区域邻近对旅游景点的共同访问行为有显著的积极影响。为构建便于社会网络分析工具Ucinet分析、可视化的工具Netdraw呈现的网络结构数据, 对48个上海A级旅游景点的关系矩阵最大值标准化。（一）绝对比较以R”ab50为二值化临界点的K-core算法得上海A级旅游景区网络结构形态, 48处A级旅游景点中, 同时到访100次以上的景点有11处, 分别是锦江乐园、上海欢乐谷、长风公园、上海豫园、上海科技馆、上海野生动物园、上海东方明珠广播电视塔、世纪公园、上海动物园、上海博物馆以及上海海洋水族馆, 这表明这11处景点是上海具有联动效应的具有代表性的景点。

5、其中上海豫园、上海科技馆、上海东方明珠广播电视塔关联度最高, 这证实了上文所述的景区等级对景区关联度有积极影响。（二）相对比较以景区a为例, 筛选出同时访问量最高的景区c, 得到Max(Rai)=Rac。以此类推, 得到关于Max(Rij)的新关系矩阵, 并在新矩阵中令Rab50, 并用Netdraw将结果可视化, 得到图1。由图1可知, 豫园是上海关联度最关的A级旅游景点, 是上海最具有代表性的旅游景点, 这一结果与传统的对于上海旅游的认知有出入。三、分析与讨论综上所述, 本文从政府和景区经营者角度给出以下建议。第一, 应在资金、土地等方面给予“上海豫园”景区更多政策倾斜, 加快该景区基础设施建设、景区内部秩序规范。努力将其打造成为上海对外展示的新窗口, 旅游流中转的新地标。第二, 提高上海豫园、上海东方明珠广播电视台、上海海洋水族馆、朱家角古镇、上海博物馆、世纪公园以及长风公园等核心景区的可进入度, 可采用开设旅游专线巴士、开设水上交通线、延长轨道交通以及增设停